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基于北京二手房价格数据的探索性分析及评估——数据获取阶段

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本研究旨在通过分析北京二手房市场数据，探讨房价影响因素。本文首先介绍数据收集过程与方法，为后续的数据探索和模型构建奠定基础。 基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——获取数据

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  • 基于北京二手房价格数据的探索性分析及评估——数据获取阶段
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    本研究旨在通过分析北京二手房市场数据，探讨房价影响因素。本文首先介绍数据收集过程与方法，为后续的数据探索和模型构建奠定基础。 基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——获取数据
     
  • 【任务】05-探索北京二手房数据的获取与分析
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    本课程将引导学员深入了解如何收集和解析北京地区的二手房交易信息，涵盖数据源介绍、采集技巧及数据分析方法等。 同学们好，请提交计分练习的整个项目，包括源码与生成的数据和图片压缩！在链家二手房平台上爬取自己家乡或北京3~4个区域的二手房信息，处理后保存为data.csv，并探究不同区的二手房总价数据。
     
  • Python数据分析与可视化：探索北京二手房数据的获取与分析
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    本课程将带领学员深入学习如何利用Python进行数据分析和可视化，聚焦于北京二手房市场的实际案例，教授从数据抓取到深度分析的全过程。 雨课堂在北京邮电大学的作业参考材料提供了一些有用的指导和资源，帮助学生更好地完成课程要求的任务。这些资料通常包括以往学生的优秀作品、常见的问题解答以及相关的学习建议等信息，旨在辅助同学们理解和掌握课程内容的关键点，并鼓励他们积极参与到讨论中来。
     
  • Python数据实战分析-链家北京二手房价格探讨.zip
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    本项目通过Python数据分析工具，深入探索和解析链家网北京地区的二手房交易数据，旨在揭示北京市二手房市场的价格趋势与分布特征。 Python数据分析实战：链家北京二手房价分析 1. 分析目标： - 查看北京市二手房居民住房的价格分布情况。 2. 数据处理步骤： - Part 1: 数据读取与预处理，包括数据导入、初步检查和格式调整等操作； - Part 2: 理解变量含义及选取有效变量，并进行重复值缺失值的清理工作； - Part 3: 分析各城区房源的数量分布情况； - Part 4: 探讨各个区域内的房价水平差异。 3. 数据深入分析： - Part 5：研究单价、总价以及高价和低价小区的具体数据，同时关注各城区的房源面积分布特征； - Part 6：探究房屋价格与户型设计、楼层高度、朝向选择及建筑年代之间的关系。
     
  • 二手车交易价格预测的数据挖掘实战（二）：探索性数据分析(EDA)
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    本篇文章为《二手车交易价格预测的数据挖掘实战》系列文章的第二部分，主要讲解如何进行探索性数据分析（EDA），以深入了解和分析数据特征。 安装包：使用Anaconda 3进行代码编译。在Anaconda 3里基础的数据分析包已经准备好了，我们需要安装的是sklearn、lightgbm和xgboost包。可以通过pip、conda或从PYPI下载相关包等方式来安装这些所需的包，在这里我们选择采用pip方式进行安装。 具体命令如下： ``` pip install scikit-learn pip install lightgbm pip install xgboost ``` 由于之前一直在进行Arcpy的开发工作，因此我电脑里装的是Anaconda 2 32位版本。在使用该环境安装lightgbm和xgboost的过程中遇到了一些问题。
     
  • 成都二手房价格数据的Python分析
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    本项目运用Python编程语言对成都市二手房市场进行深入的数据挖掘与统计分析，旨在揭示房价趋势及影响因素。通过可视化技术呈现分析结果，为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 随着国家对新建商品房市场的调控力度加大以及存量房市场逐步扩大，二手房市场将逐渐成熟，并成为与一手房市场竞争并存的重要组成部分。在二手房交易市场的发展过程中，房地产经纪机构规模较小、经营行为不规范、从业人员素质偏低等问题一直存在，行业诚信状况令人担忧。然而，作为我国住房制度改革后诞生的新兴市场，这些问题的存在是不可避免的；但其发展前景十分广阔。目前政府相关部门正在采取各种措施来培育和完善二手房交易市场。 为了研究成都主城区范围内二手房市场的特点和规律，本项目通过网络爬虫技术收集了三万余条二手房产数据信息，并进行了详细的数据预处理工作。获取的信息包括：总价格、每平方米单价、小区名称及位置、房屋具体地址、户型描述、楼层信息（所在楼层）、建筑面积与套内面积等；还包括建筑类型、朝向，装修情况以及电梯配置状况等等。此外还记录了挂牌时间，交易性质和历史成交记录等相关数据。 在进行数据分析之前，需要对原始数据中的特殊符号或者数字后跟的异常值进行清洗处理以确保后续建模分析工作的准确性和可靠性。
     
  • 北京房地产价格数据集.rar
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    该数据集包含了北京市不同区域、不同类型房产的价格信息及相关的属性特征。适合用于研究房价变动趋势和影响因素。 北京房价数据集包含了有关北京市房地产市场的详细信息。文件名为“北京房价数据集.rar”。
     
  • 北京二手房数据的分析与可视化.rar
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    本项目通过收集整理北京市二手房交易数据，运用数据分析技术探究房价变动趋势，并采用Python等工具进行数据可视化展示。 人工智能项目实训包括可运行代码和文档，以及各种常用的代码示例：百度PyEcharts教程、当当网分析可视化、笔趣看小说完本下载、斗鱼直播房间直播动态数据采集、王者荣耀小助手。
     
  • Tukey的探索性数据分析探索性数据分析EDA
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    《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis, EDA）是John Tukey提出的一种数据分析方法论，强调通过图形和统计技术初步探索数据结构与模式。这种方法鼓励分析人员积极互动，灵活应用统计工具以发现数据中的潜在信息和假设，为后续的确认性数据分析奠定基础。 在统计学中，探索性数据分析（EDA）是一种分析数据集的方法，旨在总结其主要特征，通常使用可视化方法。可以使用统计模型也可以不使用，但主要是为了通过数据发现超出正式建模或假设检验任务的信息。
     
  • 北京二手房数据，适用于分析与可视化
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    本资源提供北京市最新二手房交易数据，涵盖房价、面积、户型等信息，适合用于市场分析和数据可视化展示。 数据文档 背景描述： 本平台收集了北京市二手房的信息，用于数据分析与可视化。 数据说明： 字段包括：市区、小区、户型、朝向、楼层、装修情况、电梯配备状况、面积（平方米）、价格（万元）以及年份。 各字段的数据类型如下： - 市区: 字符串 - 小区: 字符串 - 户型: 字符串 - 朝向: 字符串 - 楼层：整数 - 装修情况: 字符串 - 电梯配备状况: 字符串 - 面积（平方米）：浮点数 - 价格（万元）：浮点数 - 年份：整数 数据来源： 该数据来源于某平台爬虫抓取。 问题描述： 本数据分析适用于以下方面： 1. 北京二手房地理分布 2. 二手房价格分析 3. 二手房面积分布情况 4. 预测二手房价 5. 各字段间相关性分析